高度なデータ構造
Open Academy
無料
入門 / algorithms, structures, MIT
このコースでは、コンピュータサイエンスにおけるデータ構造の基本的な役割を探求し、効率的なアルゴリズムを開発する上での重要性を強調します。学習者は、動的グラフ、メモリ階層、ハッシュなどの高度なトピックを学ぶとともに、この分野における現在の研究動向にも取り組みます。
入門
algorithms, structures, MIT
このコースでは、脳と認知機能を理解するための定量的アプローチを紹介します。受講者は、ニューロンの数学的記述、刺激に対する反応、および神経科学における基礎的なデータ分析ツールについて探求します。
2名 が受講中です。
難易度 入門
受講期間 無制限
神経細胞の振る舞いを記述するために数学的モデルを適用する能力
神経データの解析に統計ツールを用いるスキル
計算神経科学研究の結果を解釈する能力
MIT OpenCourseWare
数学で解き明かす脳の機能
脳がどのように感覚情報を処理し、意思決定を行っているのか不思議に思ったことはありませんか?このコースでは、神経科学と計算の魅力的な交差点に深く入り込み、数学的モデルがいかに脳機能を解明できるかについての洞察を提供します。さまざまな刺激に対するニューロンの反応を調べ、単純な神経回路網を探索することで、学習者は認知の根底にあるメカニズムを明らかにしていきます。
このコースの特徴は、神経データの分析に不可欠な定量的ツールに焦点を当てている点です。相関や畳み込みから主成分分析に至るまで、参加者は現代の神経科学研究に不可欠なテクニックを実践的に体験します。学習を進めるにつれて、これらの分析を支える数学的概念に徐々に慣れていき、認知科学や計算生物学における複雑な問題に自信を持って取り組めるようになります。
講義 · 20本の動画
1: コースの概要とイオン電流 - 神経計算入門
2: 抵抗器・コンデンサ回路とネルンスト電位 - 神経計算論入門
3: 抵抗器・コンデンサ・ニューロンモデル - 神経計算入門
4: ホジキン-ハクスリー・モデル パート1 - 神経計算論入門
5: ホジキン-ハクスリー・モデル パート2 - 神経計算論入門
6: 樹状突起 - 神経計算論入門
講師
元のコース
学習対象は
誰でしょう?
神経科学の理論的概念を実用的な応用へと結びつけるのに苦労している学生たち
神経科学におけるデータ分析スキルの向上を目指す研究者
脳機能の計算論的側面を理解したいと考えている専門家
前提知識、
必要でしょうか?
物理学の基礎的な理解、特に力学と電磁気学における知識
プログラミングの概念およびデータ分析手法に関する知識
神経科学および認知科学の原理に関する入門知識
1,921
受講生
10
受講レビュー
4.8
講座評価
131
講座
"言語が学習の障壁にならないように。"
世界有数の機関による公開講座をお届けします。
翻訳と字幕作業を通じて、すべての学習者が言語の壁を感じることなく講義を受けられるようサポートします。
全体
22件 ∙ (24時間 33分)
講座資料(こうぎしりょう):
3. 1: コース概要とイオン電流 - 神経計算入門
01:10:28
4. 2:抵抗器コンデンサ回路とネルンスト電位 - 神経計算入門
01:19:39
5. 3: 抵抗コンデンサニューロンモデル - 神経計算入門
01:06:14
8. 6:樹状突起 - 神経計算入門
01:06:30
9. 7:シナプス - 神経計算入門
01:18:10
11. 9: 受容野 - 神経計算入門
01:17:35
12. 10:時系列 - 神経計算入門
01:18:52
13. 11:スペクトル解析 パート1 - 神経計算入門
01:17:38
14. 12:スペクトル解析 パート2 - 神経計算入門
01:12:22
15. 13:スペクトル解析 パート3 - 神経計算入門
01:08:31
16. 14: レートモデルとパーセプトロン - 神経計算入門
01:15:24
17. 15: 行列演算 - 神経計算入門
01:17:47
18. 16: 基底関数 - 神経計算入門
01:12:07
19. 17: 主成分分析 - 神経計算入門
01:21:18
20. 18: 再帰型ネットワーク - 神経計算入門
01:19:13
21. 19: 神経積分器 - 神経計算入門
01:07:50
22. 20: ホップフィールドネットワーク - 神経計算入門
01:13:07
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